基于支持向量机的复杂岩性测井识别方法

被引：74

作者：

宋延杰 ^{[1
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张剑风 ^{[1
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闫伟林 ^{[2
]}

何英伟 ^{[3
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王德平 ^{[4
]}

机构：

[1] 大庆石油学院地球科学学院

[2] 大庆油田有限责任公司勘探开发研究院

[3] 大庆油田有限责任公司第五采油厂

[4] 大庆油田有限责任公司测试分公司

来源：

大庆石油学院学报 | 2007年 / 05期

关键词：

岩性识别; 测井解释; 支持向量机(SVM); 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

P631.81 [];

学科分类号：

摘要：

在复杂岩性自动识别中,聚类分析方法只有在样本趋于无穷大时,才能从理论上保证结果的精度,神经网络容易陷入局部最小,而使用范围受到限制.针对复杂岩性识别中所面临的问题,提出了在解决模式识别小样本、非线性及高维问题中具有独特优势的支持向量机方法来识别岩性.通过对巴彦塔拉油田部分层段的样本进行学习和预测,并与实际取心资料进行对比,符合率平均值为96%,表明支持向量机在岩性识别中可获得良好的应用效果.

引用

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页数：6